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Enregistrement W2783333362 · doi:10.1115/imece2017-70266

Studies on Combustion Characteristics of Two Interacting Coal Particles at Different Separation Distance

2017· article· en· W2783333362 sur OpenAlexaff
Xianhui He, Mingyan Gu, Dawei Yan, Xue Chen, Dan Yan, Huaqiang Chu, Fengshan Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharCombustionLaminar flowCoalParticle (ecology)MechanicsCoal combustion productsIgnition systemUpstream (networking)Materials scienceRange (aeronautics)Waste managementChemistryThermodynamicsPhysicsComposite materialEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand the interactions of coal particles on devolatilization, volatile burning, and char combustion, the combustion characteristics of two interacting equal-sized coal particles placed in the upstream and downstream configuration in a hot laminar flow are numerically investigated. A two-dimensional mathematical model was developed based on the wall surface reaction theory in the commercial software FLUENT. The numerical results show that the particle interaction has different effects on the coal ignition time and combustion characteristics of the upstream and downstream particles. The upstream coal particle undergoes a faster temperature rise, earlier coal devolatilization, and faster char burnout than the downstream one. With increasing the particle separation distance within a certain range, the temperature rise, coal devolatilization, and char combustion processes are further enhanced and weakened for the upstream particle and the downstream particle, respectively. There exists a critical particle separation distance beyond which the combustion processes of the two particles are similar to those of a single particle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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